Mistral 7B模型的亮点包括: Sliding Window Attention Mistral 采用的 window size 为 4096,而后一共有 32 层layer,那么采用 SWA 之后,理论上在进行 attention 的时候,理论上可以收集到约 131K tokens 的信息。(虽然论文里提到的 window size 是 4096,但 官方提供的 huggingface 上的权重 中max_position_embeddings...
mistral和llama2效果对比 mistral8*7B: mistral7*8B模型结构 MixtralMixtral 8x7B 采用稀疏专家混合网络的模型,其由32层的decoder layer组成,对于每个token,attention部分共享参数,前馈块在 8 组不同的参数组中进行选择。对于每一层的每个 Token,一个路由网络会挑选两组“专家”处理 Token,并将它们的输出结果进行...
从这个角度看,Mistral-7B×8-MoE与GPT-3.5、LLaMA2-70B是一个水平的。Mistral-7B×8-MoE和LLaMA系列更加详细的对比:可以看到,Mistral-7B×8-MoE模型在各方面的指标都很不错,几乎与LLaMA2-70B在一个水平,但是由于每次只有120亿参数在工作,这意味着它的成本要远低于LLaMA2 70B,官方的说法是推理速度比LLaMA2 ...
而这也是总参数量如果你算,它并不是7*8 56B,而只有48个B左右的原因,因为在MOE这一层上,8个model是share的 我为什么说Mistral 7B*8 它是今年的SOT呢,实际上,现在开源社区比较乱套,成天勾心斗角,今天这个模型被弹劾,后天那个模型被炒... 我写这文章的时候它已经不是第一了,还不如通益千问的72B 那我为...
现在他们已经完成了以规模命名的开源模型:Mistral 7B和Mistral 8 x 7B回馈社区,以「大中小」命名的闭源模型赚钱的产品线搭建。 欧洲最强大模型来了! 话说回来,这次发布的Mistral Large,可以说是最适合欧洲人体质的大模型。 简单来说: - Mistral Large能够母语般流利地使用英语、法语、西班牙语、德语和意大利语,深刻...
CMU权威对比Gemini,GPT-3和Mistral8×7B!GPT-3.5依旧拿捏Gemini,开源模型差距依然不小 新智元报道 编辑:山令alan 【新智元导读】谷歌发布Gemini以后,一直宣称Gemini Pro要优于GPT-3.5,而CMU的研究人员通过自己实测,给大家来了一个客观中立第三方的对比。结果却是GPT-3.5几乎还是全面优于Gemini Pro,不过双方差距不大...
专家数量:8 顶部K专家:2 性能: 在多个基准测试中超越或匹配Llama 2 70B和GPT-3.5。 在数学、代码生成和多语言理解方面显示出优越的能力。 包括一个为指令优化的版本,Mixtral 8x7B – Instruct,在人类评估基准测试中超越了其他多个模型。 效率: 在小批量大小时具有更快的推理速度。
CMU权威对比Gemini,GPT-3和Mistral8×7B,GPT-3.5依旧拿捏Gemini,开源模型差距依然不小 谷歌发布Gemini以后,一直宣称Gemini Pro要优于GPT-3.5,而CMU的研究人员通过自己实测,给大家来了一个客观中立第三方的对比。结果却是GPT-3.5几乎还是全面优于Gemini Pro,不过双方差距不大。
CMU权威对比Gemini,GPT-3和Mistral8×7B!GPT-3.5依旧拿捏Gemini,开源模型差距依然不小 谷歌发布Gemini以后,一直宣称Gemini Pro要优于GPT-3.5,而CMU的研究人员通过自己实测,给大家来了一个客观中立第三方的对比。结果却是GPT-3.5几乎还是全面优于Gemini Pro,不过双方差距不大。
CMU权威对比Gemini,GPT-3和Mistral8×7B!GPT-3.5依旧拿捏Gemini,开源模型差距依然不小 新智元报道 编辑:山令 alan 【新智元导读】谷歌发布Gemini以后,一直宣称Gemini Pro要优于GPT-3.5,而CMU的研究人员通过自己实测,给大家来了一个客观中立第三方的对比。结果却是GPT-3.5几乎还是全面优于Gemini Pro,不过双方差距不大...